我目前正在使用Google趋势中的Google搜索频率开发情绪指数 .
我在Windows上使用Stata 12 .
我的方法如下：
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我从2004年1月到2013年12月从Googletrends下载了大约150个与业务相关的搜索查询
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我现在想要使用30来构建一个索引，该时间点与我观察到的市场相关的大多数相关查询
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为实现这一点，我想使用每月扩展市场上每个查询的向后滚动回归
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因此，我需要在市场上逐个回归150个项目120次（12个月x 10年），使用不同的时间窗口，然后使用最负面的t检验提取30个查询 .
为了举例说明该程序，如果我想构建2010年1月的情绪，我将在2004年1月至2009年12月期间回归市场上的查询条款，然后提取具有最负的t统计量的30个查询 .
现在我正在寻找一种方法，使其尽可能自动化 . 我想应该能够一次运行150个项目，我可以使用时间戳指定时间窗口 . 使用Excel命令并使用其中的所有回归命令创建一个do-file（这将是非常大的）我可以相对有效地创建回归（尽管这取决于Stata可以处理的数量 - 任何经验？） .
我需要使数据提取更容易的是一个命令，我可以根据它们的t统计量对回归结果进行排序 . 有人有一个有效的方法吗？或者有一般建议吗？
1 回答
如果你正在使用Stata，那么一旦你运行了ttest，你就可以输入
return list并获得stata商店的标量 . 运行循环后，您可以通过多种不同方式存储这些值 . 看看post命令 .